在统计学中，区间估计是根据样本数据对总体参数进行估计的一种方法。当已知总体方差时，我们通常使用正态分布或t分布来构造置信区间。置信区间的精度，即其宽度，受到多种因素的影响。然而，在这些影响因素中，有一些并不直接影响置信区间的精确程度。下面我们将探讨哪些因素会影响置信区间的精度，并指出其中哪一个不会产生影响。

首先，样本容量是影响置信区间精度的重要因素之一。随着样本容量的增加，标准误差会减小，从而使得置信区间变得更窄，精度更高。因此，样本量越大，估计越准确。

其次，置信水平也会影响置信区间的宽度。例如，95%的置信区间比90%的置信区间更宽，因为更高的置信度意味着需要更大的范围来覆盖真实参数值的可能性。因此，置信水平越高，置信区间越宽，精度相对降低。

另外，总体方差也是决定置信区间精度的关键因素。如果总体方差较大，即使样本容量很大，置信区间也会较宽；反之，如果总体方差较小，则置信区间会更紧凑，精度更高。

那么，问题来了：在已知总体方差的情况下，以下因素中不影响置信区间精度的是什么？

答案是：所选择的置信系数（如Z值或t值）。虽然置信系数会影响置信区间的宽度，但它本身并不是影响精度的因素，而是由置信水平决定的。换句话说，置信系数是根据置信水平计算得出的，它反映的是概率意义上的“保险”范围，而不是精度的直接体现。

总结来说，在已知总体方差的区间估计中，影响置信区间精度的主要因素包括样本容量、总体方差和置信水平。而置信系数虽然与置信区间有关，但并不直接影响其精度。因此，正确答案应为“置信系数”。